유방 질만 분석을 위한 병리진단에서는 암종세포의 세관형성 정도와 핵의 다형성과 유사분말정도를 기준으로 하여 나누는 방법이 용이하고 재현성이 높다. 그 중에서도 세포핵의 크기와 다형성, 핵과 세포질의 비율은 양성종양과 악성종양을 분류하는데 있어서 중요한 요소중의 하나이다. 그러므로 본 논문에서는 유방 질단 영상에서 세포핵을 추출하여, 핵의 형태학적 특징값인 핵의 연적 둘레, 가로·세로(장·단축)의 길이를 구하고 핵과 세포질의 비율을 계산한 후, 추출한 형태학적 특성 칸들이 양성종양과 악성종양으로 분류하는데 있어서 유의한 특성 값인지 비교·분석하였다.
An extremely cadmium-tolerant budding yeast, Hansenula anomala B-7 underwent a morphological switch in response to either heat shock treatment or cadmium stress, respectively. It exhibited a morphological transition from a unicellular yeast form to a pseudohyphae-like coagulation when subjected to prolonged heat shock treatment. In contrast, the yeast cells showed an irregularity in surface morphology when given thermal stress for a short time. Patterns of proteins expressed in the pseudohyphae-like cells demonstrated that several proteins were overexpressed while others were underexpressed in comparison with those prepared from the cells in the yeast form. It was a striking feature, however, that nearly 40% of the proteins extracted from the cells in the pseudohyphae form appeared to be composed of a single polypeptide. This polypeptide was apparently overexpressed during the pseudohyphae phase and its molecular weight was estimated to be 58 kDa according to SDS-PAGE analysis. However, a significant level of the protein was not observed in the cells before transition to pseudohyphae. The architecture of the cell shape was also damaged when incubated in a medium containing more than 1,000 ppm (8.9mM) of cadmium ions, although able to proliferate at a slow rate. However, the irregularity in the cell morphology exerted either by the brief heat shock treatment or by the cadmium stress with the high concentrations of the metal ions was not repaired, even though the damaged cells were allowed to grow for sufficient time in fresh, cadmium-free medium.
Paik, Sang Kyoo;Kim, Jong Ho;Kim, Tae Heon;Bae, Yong Chul
International Journal of Oral Biology
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제40권4호
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pp.175-182
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2015
Previous studies suggested that myelinated axons innervating rat molar pulps undergo morphological changes in their peripheral course. However, little information is available on the morphological feature of the parent axons at the site of origin. We therefore investigated the size of the myelinated parent axons and their morphological features at the proximal sensory root of the trigeminal ganglion by horseradish peroxidase (HRP) injection into rat upper molar pulps and subsequent light and electron microscopy. A total of 248 HRP-labeled myelinated axons investigated were highly variable in the size. Fiber area, fiber diameter, axon area (axoplasm area), axon diameter (axoplasm diameter), and myelin thickness were $11.32{\pm}8.36{\mu}m^2(0.80{\sim}53.17{\mu}m^2)$, $3.99{\pm}1.53{\mu}m(1.08{\sim}9.26{\mu}m)$, $8.70{\pm}6.30{\mu}m^2(0.70{\sim}41.83{\mu}m^2)$, $3.13{\pm}1.13{\mu}m(0.94{\sim}7.20{\mu}m)$ and $0.43{\pm}0.23{\mu}m(0.07{\sim}1.06{\mu}m)$, respectively. The g-ratio (axon diameter / fiber diameter) of the labeled axons was $0.79{\pm}0.05$ (0.61~0.91). Axon diameter was highly correlated with myelin thickness (correlation coefficients, r=0.83) but little correlated with g-ratio (r=-0.33) of individual myelinated parent axons. These results indicate that myelin thickness of the myelinated parent axons innervating rat molar pulps increase with increasing axon diameter, thus maintaining a constant g-ratio.
QRS 영역 중 R파는 ECG 신호 중 가장 큰 대표 신호라 할 수 있으며, 이 점을 기준으로 다양한 특징점을 검출하기 때문에 R파의 검출성능을 높이기 위해 많은 노력을 기울여 왔다. 하지만 R파 검출은 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 또한 QRS 영역의 진폭과 유사한 T파나 P파를 R파로 오인함으로써 검출의 어려움이 발생한다. ECG 신호처리는 하드웨어 및 소프트웨어 자원에 대한 효율성을 고려해야 하며, 소형화 및 저 전력을 위해 단순해야 한다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출함으로써 다양한 부정맥을 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 차감 동작 기법(Subtractive Operation Method, 이하 SOM) 기반의 심전도 신호의 R파 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 경험적 문턱값과 차감신호를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 RR 간격을 이용한 동적 역탐색 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.41%의 검출결과가 나타났다.
기존의 스테레오 정합 알고리즘은 크게 명암기반기법과 특징기반기법의 두 가지로 나눌 수 있다. 그리고, 각 기법은 그들 나름대로의 장단점을 갖는다. 본 논문은 이 두 기법을 결합하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 물체모델링을 목적으로 하기 때문에 배경을 제거하여 정합하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 정합요소들과 정합유사함수가 정의되고, 정합유사함수는 두 기법사이의 장단점을 하나의 인수에 의해 조절한다. 그 외에도 거리차 지도의 오류를 제거하는 coarse-to-fine기법, 폐색문제를 해결하는 다중윈도우 기법을 사용하였고, 물체의 표면형태를 알아내기 위해 morphological closing 연산자를 이용하여 물체와 배경을 분리하는 방법을 제안하였다. 이러한 기법들을 기반으로 하여 여러가지 영상에 대해 실험을 수행하였으며, 그 결과들은 본 논문이 제안하는 기법의 효율성을 보여준다. 정합의 결과로 만들어지는 거리차 지도는 3차원 모델링을 통해 가상공간상에서 보여지도록 하였다.Abstract Classical stereo matching algorithms can be classified into two major areas; intensity-based and feature-based stereo matching. Each technique has advantages and disadvantages. This paper proposes a new algorithm which merges two main matching techniques. Since the goal of our stereo algorithm is in object modeling, we use images for which background is removed. Primitives and a similarity function are defined. The matching similarity function selectively controls the advantages and disadvantages of intensity-based and feature-based matching by a parameter.As an additional matching strategy, a coarse-to-fine method is used to remove a errorneous data on the disparity map. To handle occlusions, multiple windowing method is used. For finding the surface shape of an object, we propose a method that separates an object and the background by a morphological closing operator. All processes have been implemented and tested with various image pairs. The matching results showed the effectiveness of our method. From the disparity map computed by the matching process, 3D modeling is possible. 3D modeling is manipulated by VRML(Virtual Reality Manipulation Language). The results are summarized in a virtual reality space.
최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.
본 논문에서는 컬러 비디오 시퀀스 상에서 눈과 입에 해당하는 얼굴 특징점을 고속으로 추출하는 방법을 제안한다. 자유로운 움직임을 갖는 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위해 얼굴 색상 분포를 이용한 색상 변환 영상에 움직임 검출 기법을 적용하여 움직이는 살색 부분만을 효율적으로 검출하는 색상 움직임 개념을 사용하였다. 움직임 정보는 살색의 가능성 정도에 따라 가중치가 주어지며 화소 단위의 움직임 여부를 결정하는 문턱값도 살색의 가능성 정도에 따라 적응적으로 결정된다. 눈의 색상분포와 형태소 연산자를 사용한 움직임 살색 영역에서 눈 후보 영역을 추출하고 눈과 눈썹의 상호 위치 관계를 이용하여 눈의 영역을 최종 결정한다. 입의 영역은 눈의 위치를 기준으로 입 후보 영역을 정하고 색상 히스토그램을 이용하여 입의 영역을 검출한다. 찾아진 눈과 입의 영역에서 정확한 특징점의 위치를 구하기 위해 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하였다. 실험 결과 복잡한 배경, 개인적인 편차, 얼굴의 방향과 크기 등에 영향을 받지 않고 고속으로 정확한 얼굴의 특징점을 추출할 수 있었다.
온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.
Genetic variation among the base isolates and monosporidial strains derived from these isolates of Tilletia indica- the causal agent of Karnal bunt (KB) in wheat, was analyzed by morphological, growth behaviors and RAPD-ISSR based molecular polymorphism. Genetic make up of fungal cultures vary among each other. The magnitude of variation in KBPN group is less (narrow genetic base) when compared to the other groups KB3, KB9 and JK (broad genetic base) reflecting that variability is a genetically governed process. The generation of new variation with different growth characteristics is not a generalized feature and is totally dependant on the original genetic make-up of the base isolate generating new monosporidial strains. Thus, it can be concluded that monosporidial strains derived from mono-teliosporic isolate, consists of genetically heterogeneous population. The morphological and genetic variability further suggests that the variation in T. indica strains is predominantly derived through the genetic rearrangements through para sexual means.
The morphological change of ECG is the important diagnostic parameter to finding the malfunction of a heart. Generally ST segment deviation is concerned with myocardial abnormality. The aim of this study is to detect the change of ST in shape using a polynomial approximation method and the reference ST type. The developed algorithm consists of feature point detection, ST level detection and ST shape classification. The detection of QRS complex is accomplished using it's the morphological characteristics such as the steep slope and high amplitude. The developed algorithm detects the ST level change, and then classifies the ST shape type using the polynomial approximation. The algorithm finds the least squares curve for the data between S wave and T wave in ECG. This curve is used for the classification of the ST shapes. ST type is classified by comparing the slopes of the specified points between the reference ST set and the least square curve. Through the result from the developed algorithm, we can know when the ST level change occurs and what the ST shape type is.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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